실행 그래프
선언형 워크플로우가 타입이 있는 스텝과 depends_on 엣지를 정의합니다.
validator가 잘못된 참조와 순환을 거부하고 위상 정렬합니다. 조건 분기,
제한된 goto 루프, 병렬 조인, map-reduce, supervisor, group chat,
handoff, 휴먼 게이트가 명시적인 런타임 프리미티브입니다.
AI 에이전트를 위한 Graph Engineering
Revka가 워크플로우 그래프, 버전 관리형 지식 그래프, 프로버넌스, 감사 증거, 피드백 루프를 연결하는 방식과 GraphRAG·에이전트 오케스트레이션과의 경계를 설명합니다.
**Graph Engineering(그래프 엔지니어링)**은 AI 시스템을 하나의 불투명한 에이전트 루프가 아니라 명시적이고 검사 가능한 그래프로 설계하는 일입니다. 노드는 에이전트, 도구, 결정론적 스텝, 아티팩트, 의사결정, 정책, 평가를 나타냅니다. 엣지는 의존성, 라우팅, 출처, 권한, 피드백을 정의합니다.
이 용어는 새롭고 아직 여러 의미가 겹쳐 사용됩니다. 현재 에이전트 시스템에서 주로 다음 네 레이어 중 하나 이상을 뜻합니다.
- 실행 그래프 — 상태, 노드, 고정/조건부 엣지, 병렬 분기, 루프, 중단, 종료 조건.
- 지식·컨텍스트 그래프 — 다음 행동의 컨텍스트를 구성하는 엔티티, 관계, 메모리, 출처.
- 증거 그래프 — 지시, 에이전트, 도구 호출, 승인, 아티팩트, 평가, 결과 사이의 연결.
- 개선 그래프 — 지표, 평가자, 정책, 사람, 롤백 경로가 서로를 제약하는 피드백 루프의 네트워크.
Revka는 네 레이어 모두에서 graph-engineered 되어 있습니다. 단순한 시각적 DAG 편집기도 아니고, 에이전트 UI를 붙인 GraphRAG 라이브러리도 아닙니다.
Revka의 네 가지 그래프
섹션 제목: “Revka의 네 가지 그래프”버전 관리형 지식 그래프
Kumiho는 아이템을 타입이 있는 엣지로 연결된 불변 리비전 체인으로
저장합니다. 워크플로우, 세션, 목표, 스킬, 아티팩트, 결과, 신뢰 기록,
프로버넌스를 리비전 인식 kref로 다시 찾을 수 있습니다.
증거 그래프
워크플로우 상태, RunLog JSONL, 도구 호출, 승인, 출력, 아티팩트, 비용, 신뢰 결과, SHA-256 감사 체인이 선언된 의도에서 관측된 결과까지의 경로를 추적 가능하게 만듭니다.
반응형 그래프
Kumiho 리비전 태그가 revision.tagged 이벤트를 내보내고 일치하는 후속
워크플로우를 실행할 수 있습니다. 외부 cron이나 접착용 webhook 없이
그래프 상태의 변화가 다음 작업을 진행시킵니다.
따라서 Revka에는 두 종류의 상태가 결합됩니다. 현재 노드를 따라 움직이는 워크플로우의 실행 상태, 그리고 실행을 넘어 유지되는 지식 상태입니다. 한쪽의 출력이 다른 쪽의 새 리비전이 되고, 그 리비전이 다시 다음 그래프를 실행할 수 있습니다.
실제 소스가 구현하는 것
섹션 제목: “실제 소스가 구현하는 것”| Graph Engineering 역량 | Revka 구현 |
|---|---|
| 명시적 노드와 엣지 | operator-mcp/operator_mcp/workflow/schema.py의 StepType과 depends_on |
| 그래프 검증 | workflow/validator.py의 중복 ID·의존성·순환 검사 및 위상 정렬 |
| 분기와 순환 | conditional 및 반복 횟수가 제한된 goto |
| 병렬 토폴로지 | all·any·majority 조인, map-reduce fan-out, 의존성 wave |
| 사람 제어 노드 | human_approval, human_input에 의한 일시정지와 재개 |
| 내구성 있는 연속성 | 실행·실패·일시정지 상태를 보존하는 체크포인트와 retry/resume |
| 멀티 에이전트 엣지 | supervisor, group chat, 구조화된 handoff, HANDED_OFF_TO 출처 엣지 |
| 버전 관리형 그래프 상태 | Kumiho 아이템, 불변 리비전, 아티팩트, 번들, 타입 엣지, 태그 |
| 반응형 데이터 흐름 | Kumiho 리비전 이벤트에서 실행되는 on_kind + on_tag 트리거 |
| 검증 가능한 증거 | 에이전트별 RunLog JSONL과 검증 가능한 SHA-256 체인 감사 로그 |
| 피드백 | 결과가 에이전트 신뢰도를 갱신하고 이후 supervisor 선택·개선에 반영 |
일반적인 에이전트 그래프보다 앞선 지점
섹션 제목: “일반적인 에이전트 그래프보다 앞선 지점”많은 그래프 런타임은 실행 토폴로지, 즉 상태 + 노드 + 라우팅에서 멈춥니다. Revka는 그 주변에 운영 연속성을 더합니다.
- 그래프가 자신의 역사를 기억합니다. 워크플로우 정의와 출력을 단순 최신 상태가 아니라 불변 Kumiho 리비전에 고정할 수 있습니다.
- 지식 그래프가 능동적입니다. 리비전 태그가 워크플로우 트리거가 되므로 메모리는 저장소이자 이벤트 소스입니다.
- 프로버넌스가 운영 데이터입니다. handoff, 아티팩트, 결과, 신뢰, 실행 기록이 trace viewer 밖에서도 연결된 상태로 남습니다.
- 거버넌스가 토폴로지 안에 있습니다. 승인, 제한된 루프, 도구 allowlist, 체크포인트, retry, E-Stop, 정책이 일급 요소입니다.
- 증거를 독립적으로 검증할 수 있습니다. 감사 체인은 관측성 로그를 그대로 믿지 않고 사후 변경을 탐지합니다.
이 조합 — 실행 그래프 + 버전 관리형 지식 그래프 + 반응형 엣지 + 감사 증거 — 이 Revka의 가장 강한 Graph Engineering 차별점입니다.
솔직한 갭과 경계
섹션 제목: “솔직한 갭과 경계”Revka가 모든 그래프형 AI 문제를 이미 해결했다고 주장해서는 안 됩니다.
- GraphRAG 인덱싱 엔진은 아닙니다. Microsoft GraphRAG식 엔티티 추출, 커뮤니티 탐지, 계층형 커뮤니티 요약, global/local graph retrieval을 Revka 자체가 수행하지는 않습니다. 대신 도구나 데이터 소스로 통합할 수 있습니다.
- 범용 reducer 기반 상태 API는 없습니다. 구조화 출력, 변수, 타입이 있는 스텝 설정은 있지만 LangGraph의 임의 shared-state schema/reducer와 같은 드롭인 API는 아닙니다.
- resume은 완전한 time travel이 아닙니다. 체크포인트는 장애 복구, 승인 재개, retry를 지원하지만 모든 과거 체크포인트에서 대체 실행을 fork/replay하는 범용 UI/API는 아직 없습니다.
- 그래프 전체 평가는 초기 단계입니다. 신뢰 점수와 품질 검사가 피드백을 제공하지만 causal credit assignment, 고정 eval anchor, counter-metric, 그래프 수준 최적화는 더 깊어질 영역입니다.
- 그래프 레이어는 결합되어 있지만 하나의 범용 그래프는 아닙니다. 워크플로우 토폴로지, Kumiho 지식, RunLog, 감사 체인은 의도적인 경계를 가지며 모든 레이어를 한 번에 질의하는 단일 언어는 아직 없습니다.
따라서 Revka는 graph-engineered agent를 구축·운영하는 거버넌스 런타임입니다. 모든 그래프 DB, 검색 파이프라인, 평가기, 상태 머신을 대체한다는 주장은 아닙니다.
인접 개념과의 차이
섹션 제목: “인접 개념과의 차이”| 용어 | 주 관심사 | Revka와의 관계 |
|---|---|---|
| Prompt engineering | 한 번의 모델 호출 안의 지시 | 프롬프트가 명시적 워크플로우 노드 안에 존재 |
| Loop engineering | 한 에이전트가 행동·관측·수정을 반복 | 더 큰 시스템 안의 제한된 노드 또는 서브그래프 |
| Agent orchestration | 모델, 도구, 에이전트 조정 | Revka Graph Engineering 모델의 한 레이어 |
| GraphRAG | 검색용 지식 그래프 구축·질의 | 상호 보완적이며 Revka 워크플로우에 컨텍스트 제공 가능 |
| Context graph | 엔티티, 관계, 추론 흔적의 영속화 | Kumiho가 Revka의 버전 관리형 컨텍스트/지식 그래프 제공 |
| Graph Engineering | 실행·지식·증거·피드백 토폴로지 설계 | Revka가 운영 가능한 형태로 구현하는 상위 규율 |
외부 기술 레퍼런스
섹션 제목: “외부 기술 레퍼런스”- LangGraph Graph API — 상태, 노드, 엣지, 조건 라우팅, 병렬 superstep, interrupt, command.
- LangGraph persistence — 체크포인트 기반 human-in-the-loop 및 장애 복구.
- Microsoft GraphRAG overview — 엔티티/관계 추출, 커뮤니티, 요약, 벡터 임베딩.
- Neo4j Agent Memory — 그래프 네이티브 에이전트 메모리와 context graph.
- Graph Engineering beyond single feedback loops — work graph, improvement graph, counter-metric, governance, external anchor.
다음 문서
섹션 제목: “다음 문서” 워크플로우 개요 선언형 실행 그래프와 런타임 수명주기.
그래프 데이터 모델 아이템, 불변 리비전, 아티팩트, 타입 엣지, kref.
실행 및 승인 체크포인트, 일시정지/재개, retry, 휴먼 게이트.
감사 로그 변조 방지 체인과 검증 표면.